发布时间：2023-10-12 15:42:38
绪论：一篇引人入胜的统计学概率，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
一、传统教学中存在的问题及原因分析
一、概率论引入统计学的意义
（一）方法的突破
统计学研究对象的拓展。引入概率论后统计学研究对象的拓展表现在外延与内涵两方面。外延上，导源赌博问题研究的概率论以随机性现象为主要研究对象，它的应用将统计学思想方法带到自然科学领域，甚至用于研究人类心理活动、思维现象，拓展了原来始于社会经济现象研究的统计学的研究对象。另外，联姻前统计学对现象的描述、分析只能止于其确定性方面，有概率论新工具后，其不确定性方面也能描述分析，拓展了作为统计学对象的社会经济现象的数量信息内涵。研究对象的拓展，使得在此基础上统计学成了一门具有通用性的定量分析工具。
统计学研究方法的进阶。概率论联姻“统计”的突出意义表现在方法上—由描述走向推断。“描述统计”（包括数据的收集、整理、显示和分析）主要是通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而综合、概括和分析得出反映客观现象规律的数量特征；“推断统计”则是在对样本数据进行描述的基础上对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表达的推断。联姻之前的古典统计学主要就是初级的“描述统计”（简单的计量、分组、图表、推算等），现代统计学则以“推断统计”为其核心内容。这里“描述”与“推断”的划分一方面反映统计方法发展的两个阶段，另外也反映应用统计方法探索客观事物数量规律的不同过程。“描述”是基础，“推断”是主要内容。
推断统计的现实性意义。统计学从描述发展到推断，反映统计学发展的巨大成就，也是统计学成熟的重要标志。一方面，它是重要的认识工具。正是由于有了“推断”，科学借助统计这一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因论就借助推断统计方法而得。
（二）思想的腾飞
矩：统计学早期便有“平均”即一般代表值的思想，认识事物数量方面的一般性。引入概率论后，“平均”引申到“期望”，描述随机变量的集中趋势。与“平均”相对应，有对数据偏离“一般”程度的描述即“变异”，认识事物数量方面的差异。引入概率论后其内涵扩充到对随机变量离散程度的描述。“矩”源于力学研究，均数、方差同重心和转动力矩之间的类似促使统计上用“矩”来描述数据特征。其概念涵盖前述的几个参数，并扩充到多阶、多维随机变量特征的描述。“矩”体现了统计“求同察异”的思想，即在了解差异的同时认识事物的同质性。
估计：估计是据样本数据对总体参数所作出的“猜想”’其实质是一种类比，将对已知事物的认识拓广到更大范围。实际上有一个假定即样本、总体的同质性（同分布）。由于样本的随机性使得估计带有不确定性，便给出“区间”来对其描述。
检验：检验即先对总体特征作出一种假设，然后根据样本信息对这一假设的支持程度作出描述（假设正确性的判断），主要运用反证法、小概率原则等思想。检验与估计构成统计推断内容的两面，鉴于思维上推与证的不同而分别提出。
拟合：拟合就是对现象之间的联系、发展规律、变化趋势给予定量描述，是对事物间关系表现的一种抽象。也就是以一定的模型来反映现象及现象间的联系的发展变化，表现出联系的显性方面而抽象掉非显性方面。
相关：相关是客观事物普遍联系的哲学思想在统计上的具体化。统计所研究的对象之间往往表现出相随共变或相随共现的情况，相关便是对现象间这种联系的数量表现的描述、分析。通过对比关联现象变化的方向与程度，来研究它们之间是否有联系、联系的紧密程度和形式。
惯性：哲学上，客观现象都是有规律的辩证发展运动过程。任何运动都具有惯性，这种惯性表现为系统的动态性即记忆性。它反映现象未来行为与过去的行为有关这样一种动态思想，是“动态相关”，也是预测的思想基础，反映现象本身及现象之间关系发展、变化的规律性。
二、概率论引入统计学的启发
概率论引入统计学，使统计学思想方法有了质的飞跃，并成为统计学坚实的理论基础。这也给我们启发：统计学必须与时俱进，顺应时代而发展，不断完善方法体系，与其它定量分析工具、计算技术及其应用领域科学结合融会。
研究对象泛化：统计学是定量分析工具，首先便表现在对所研究的对象（社会经济现象、自然现象、精神思维等）的定量描述上（对象信息数据化），然后再做定量分析。最初统计学只能局限于现象数量信息做确定性的数量描述、分析，引入概率论之后，对研究对象便可以做随机性描述、分析。而实际工作中有时还必须对定性的、模糊的、混沌的甚至突变的等研究对象做定量的描述与分析，概率论便会有所局限，必须引入新的工具。比如引入模糊数学，对模糊性现象做定量描述分析；引入灰色理论，形成灰色统计思想等等。
电子技术发展：科技特别是计算机技术的发展使数据处理的手段得到提升，并对统计提出了新挑战。电脑、网络的出现一方面使统计学的研究对象（总体）成了一个结构复杂的系统，另一方面对数据的分析处理变成了算法。同时在我们面对的数量信息超大量化后，统计的“收集、分析数据”的任务、统计推断意义也就必然发生变化，等等。这一切都要求统计必须与计算机及其它科学联姻，如人工智能、神经网络理论等。
应用领域扩张：现代统计学是一多层次多门类的学科，几乎所有的科研都要借助这一定量分析工具。应用领域的不同，对这一工具的要求必然不尽相同。比如生物统计、保险统计与统计地理学在基础性方法一致的基础上各有与其相联系的实质性科学的特点。现代统计方法（包括概率论的成长、壮大）很大程度上来自一些实质性科研活动，这也就要求我们坚持以概率论等数理工具为基础的前提下紧密联系应用领域的实质性科学。
中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.01.039
现如今，财经类专业如何开设统计学课、如何把概率统计知识用来解决实际的问题已经成为高校概率统计教师面前的一道难题。许多高校教师对这个问题进行了讨论研究，如对师范类概率统计的学习现状及对策分析进行的研究；对财经类高校“经济数学”课程改革的研究与实践进行的研究。但有些只是对师范类高校概率统计的学习现状及对策分析进行了研究；有些只对财经类概率统计课程改革进行了研究，没有对学生学习概率统计这门课程所存在的问题进行分析。本文对财经类高校学生学习概率统计所面临的问题进行了详细的研究，同时对这些他们所面临的问题，给学生提出了几点如何学好概率统计的方法以及教师如何帮助他们学习好统计学。
1 财经类专业学习概率统计所面临的问题
1.1 缺乏兴趣
财经类专业学生一般大一的时候就学习了高等数学和线性代数。高等数学知识点比较多，量大；线性代数虽然较高等数学知识点少，但是比较抽象，学生学习这两门课程都比较困难。经过这两门课的学习，对数学类的课已经比较反感，这时候又开始学习概率统计这门课程，很多学生已经没有兴趣了，甚至很多学生对这门课程已经极度讨厌了。
1.2 缺乏科学合理的方法
很多学生学习缺乏科学的方法，他们把以前学习数学的一些方法运用到概率统计学习中。这是不科学的。很多学生一天都把概率中的一些公式、定理死记硬背。而不是去搞懂这个知识点是怎么来的。很多概率统计学中的概念都跟实际中的例子联系在一起的，如果把实际的例子和这些概念结合起来就比较容易学习了。
1.3 基础比较差
学习概率统计的一门先修课程是高等数学，很多学生高等数学学得不是很好，导致他们在学习概率统计一些知识点的时候很吃力。比如在求二维随机变量的函数的分布、数学期望方差的时候，如果微积分学得不好的话，就比较吃力！
1.4 概率统计教学理论脱离实际
许多高校教师把概率统计课当成传统的数学课来上，只注重定义，定理和证明的讲解，对问题产生的实际背景结果的含义及应用等讲得很少。这样的话，许多学生把概率统计又当成一门高等数学或者线性代数来学习。这样学习起来比较累。
2 对财经类高校概率统计的几点建议
针对这些问题，我们提出几点建议帮助学生学好概率统计这门课程。
2.1 加强高等数学的教学和学习力度
高等数学作为概率统计的一门先修课程，在学习概率时也是一个重要的影响因素，所以在授课时必须让学生学好高等数学这门课程，为学习概率统计打好相关基础，使得他们在学习概率统计的时候不会受它的影响，不用再花费多余的精力，这样就不会到影响学生的学习兴趣。如果高等数学这门课程学不好，很多学生自然而然在学习很多概率统计的时候听不懂老师课堂上锁教授的知识，导致他们学习概率统计的兴趣大大减弱，学不好这门课程。这样就会形成一个恶性循环，严重影响学业，所以高校应该加强高等数学课程的教育强度，从根本上重视这门课程。
2.2 科学的学习方法
在学习概率统计的一些基本概念的时候一定要使用理论联系实际的方法，这样学生学习起来就比较容易。比如我们在学习数学期望这个概念的时候，如果能引导学生联系到数学期望的产生过程，那么对这个概念他们学习起来就比较清楚了，也能加深这个概念在学生脑海中的印象，使学生更好地理解、掌握这个概念，进一步使用这个概念。
2.3 增加课堂活动时间
概率统计的课堂活动主要有：掷硬币、摸彩球、玩转盘、收集数据、统计、填表、绘图。这些简单的小活动我们可以适当增加，让学生参与其中。比如摸彩球，玩转盘。现在社会上很多这样的活动，如果我们上课的时候增加这样的活动，学生比较感兴趣同时学生也学到了关于概念统计的知识，也能使学生真正认识这种活动，以正确的态度和意识面对这类活动。
2.4 使用多媒体辅助教学
改变传统的黑板式教学，把多媒体和黑板教学结合起来。运用图像、文字、动画、音频视频相结合的现代教育技术， 使教学过程直观化、形象化、多样化，从视觉、听觉上来激发学生的学习兴趣。利用多媒体技术将抽象的概率统计概念、原理和方法可视化；利用统计软件，比如SAS软件，R软件，将一些统计方法出现出来，让他们学会如何用统计软件解决实际中的一些问题。
参考文献：
[1]概率统计的学习现状及对策分析――以南通大学数学师范专业学生为例[J].教学研究，2007.
